package DianShang_2024.ds_01.extract

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.lit
import shapeless.syntax.typeable.typeableOps

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.{Date, Properties}

object extract03 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
          抽取shtd_store库中base_province的增量数据进入Hive的ods库中表base_province。根据ods.base_province表中id作为增量字段，
          只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变并添加字段create_time取当前时间，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，
          且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.base_province命令，
     */
    //  准备sparksql的环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据抽取第三题")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    spark.sql("use ods")

    //  准备连接mysql的配置
    val jdbc_conf=new Properties()
    jdbc_conf.setProperty("user","root")
    jdbc_conf.setProperty("password","123456")
    jdbc_conf.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    //  拿到mysql里面的数据并且添加一列数据(create_time),值的话使用lit函数生成一列一样的数据
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","base_province",jdbc_conf)
      .withColumn(
        "create_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())).cast("timestamp")
      )
      .createOrReplaceTempView("base_province_temp")

    //  拿到hive表里面最大的id
    val max_id=spark.sql(
      """
        |select max(id) from ods.base_province2
        |""".stripMargin).collect()(0).get(0).toString


    //  根据条件进行抽取数据
    spark.sql(
      s"""
        |insert into table ods.base_province2
        |partition(etl_date='20231017')
        |select
        |*
        |from base_province_temp
        |where id > cast('$max_id' as int)
        |""".stripMargin)


    //  关闭sparksql的环境
    spark.close()
  }

}
